❶ 你們的基於大數據預測的股票為什麼沒有跟上來用大數據來預測股市靠譜嗎
目前還沒有到大數據時代，還是靠自己預測吧
❷ 如何加快大數據分析的創新
「未來的需求」，是指現在的產品仍有缺陷，用戶期待更合適的產品和服務。比如從地鐵站出來的乘客，原來會通過「打黑車」解決「最後一公里」的問題。共享單車的出現，讓人們有了更好的選擇。
❸ 大數據可以在哪些領域實現預測價值
和原來統計抽樣數據不同，大數據需要持續數據，來反應相對完整的過程，而且整個過程是一個相對穩定的規律性狀態。
這樣通過數據比對，一方面能去除偶然性和外界環境干擾帶來的噪點，另一方面通過數據積累，能把規律的異常波動和結果之間找到數據對應關系，來實現對異常變化的情況分析和預測。
只要數據全面和連續，異常變化的徵兆就可以被發現。傳統的統計抽樣數據需要從數據中進行抽樣，通過單個數據的精確來反應當時狀態，但是無法進行規律的分析。
所以大數據的原理是，基於每一種非常規的變化，在事前一定有徵兆體現。沒有任何一件事情是突發的，這和佛教哲學中的因果道理是一樣的，每一件事的發生是可以被追尋脈絡的。
利用大數據的預測和分析，就建立在可以捕捉和分析這些反應事物變化的徵兆上，而最容易捕捉這種徵兆的領域，一定是原本有穩定規律的領域。
我們從現實生活中舉幾個例子。
1、股票市場
是否能用大數據的方式，來預測股票的漲跌呢？如果不討論個股情況，從理論上講在美國可以，在中國很難。
美國股票市場是可以雙向盈利的，當股票價格脫離價值時，另一股資金力量就會反向操作來盈利。而中國的股票市場則不同，股票只有漲才能盈利，這樣的規則就會吸引一些游資利用信息不對等的狀況，人為改變股票市場規律，沒有相對的穩定狀態則很難被預測，或者說變數大到捕捉分析成本過高。
2、商品價格
單次性銷售的商品價格是能夠被預測的，因為任何商品的銷售無法脫離賺錢這個根本，而且不同渠道成本和收益需求在競爭充分的環境下是相對穩定的，與價格相關的變數相對固定，所以價格可以預測。
但是如果商品有後續服務等持續性收費，或產品盈利不是唯一的需求（比如：產品新上市推廣、打擊競爭對手新上市商品等）時，則此商品價格變得不可預測，因為它脫離了一個穩定的狀態。
3、人的健康狀況
慢性病是可以被預測的。因為人體的體征變化是呈固定的變化規律的，慢性病形成的過程中，體征變化規律也呈現持續性異常。所以在慢性病形成的過程，就可以對異常的體征變化規律進行分析。
急性病是很難預測的，因為是外界因素帶來的突變，體征數據變化規律異常是應激反應，屬於突變的過程，尤其隨機性，則預測成本過高，但可以發生後被分析出來。
1、數據波動規律不因外界隨機干擾而不可測影響，可以用固定維度的變數建立基準規律；
2、持續採集和分析數據的成本要小於預測帶來的收益；
3、有異常狀況和不同結果的對應關系。
❹ 我花了近5年的時間發明了一種演算法（裡面涉及到一些創新理論），可以預測一隻股票的最佳買點，想推廣
都能用excel運算了，就說明這套東西能寫成程序了，那就把你這套東西做成交易策略去回測一下看看效果唄，拿資金曲線，回測數據說話唄。
如果真那麼好用還上什麼班啊，還賣給別人干什麼啊。做成自動交易程序你不就等於擁有了一台印鈔機了嗎。在家數錢就可以了。
❺ 通過大數據分析股票，對購買決策有何幫助
毫無作用,因為你拿不到真實的數據,中國股市信息不對稱問題由來已久,而且尚未解決,數據分析是有作用的,但是只限於基本面,其他的數據分析甚至會誤導你的決策
❻ 大數據預測股票靠譜嗎
要進行人工分析，不能完全依靠數據
❼ 大數據創新有什麼趨勢
混合數據雲
混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。
移動性推動大數據投資
移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。
大數據可以圍繞和增強現有的應用程序
StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。
物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西
美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。
❽ 為什麼jm33.cn中說股票分析可用大數據來預測而多人都覺得股票是被操縱的，沒有預測的可能
股票的預測只是一個概率問題，實際上即便是使用大數據也無法解決其中的偶然因素造成的影響，所以沒有100%的准確。
❾ 大數據分析股票，有什麼好的方法
大數據只是做好宏觀經濟走向，但是落實到具體某隻股票，就顯得不那麼使用了
❿ 大數據創新的五大重要趨勢
混合數據雲
混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。
然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。
移動性推動大數據投資
移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。
大數據可以圍繞和增強現有的應用程序
StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。
物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西
美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。
大創新來到數據頻譜的前端
沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。
關於大數據創新的五大重要趨勢，環球青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。